論文の概要: Enhancement Encoding: A Novel Imbalanced Classification Approach via Encoding the Training Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11056v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 12:04:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 19:45:15.971385
• Title: Enhancement Encoding: A Novel Imbalanced Classification Approach via Encoding the Training Labels
• Title（参考訳）: エンコード強化:トレーニングラベルのエンコードによる新しいアンバランスな分類手法
• Authors: Jia-Chen Zhao
• Abstract要約: クラス不均衡は、機械学習に基づく分類タスクにおいて一般的な問題である。 本稿では,不均衡な分類のために特別に設計されたエンハンスメント符号化手法を提案する。 その結果、エンハンスメント符号化は、不均衡なデータで訓練されたネットワークの性能を向上させるのに非常に効果的であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Class imbalance, which is also called long-tailed distribution, is a common problem in classification tasks based on machine learning. If it happens, the minority data will be overwhelmed by the majority, which presents quite a challenge for data science. To address the class imbalance problem, researchers have proposed lots of methods: some people make the data set balanced (SMOTE), some others refine the loss function (Focal Loss), and even someone has noticed the value of labels influences class-imbalanced learning (Yang and Xu. Rethinking the value of labels for improving class-imbalanced learning. In NeurIPS 2020), but no one changes the way to encode the labels of data yet. Nowadays, the most prevailing technique to encode labels is the one-hot encoding due to its nice performance in the general situation. However, it is not a good choice for imbalanced data, because the classifier will treat majority and minority samples equally. In this paper, we innovatively propose the enhancement encoding technique, which is specially designed for the imbalanced classification. The enhancement encoding combines re-weighting and cost-sensitiveness, which can reflect the difference between hard and easy (or minority and majority) classes. To reduce the number of validation samples and the computation cost, we also replace the confusion matrix with a novel soft-confusion matrix which works better with a small validation set. In the experiments, we evaluate the enhancement encoding with three different types of loss. And the results show that enhancement encoding is very effective to improve the performance of the network trained with imbalanced data. Particularly, the performance on minority classes is much better.
• Abstract（参考訳）: クラス不均衡(クラス不均衡)は、機械学習に基づく分類タスクにおいて一般的な問題である。 もしそうなれば、マイノリティデータは多数派に圧倒され、データサイエンスにとってかなりの課題となる。 クラス不均衡問題に対処するため、研究者は、データセットをバランスよくする(SMOTE)、損失関数を洗練させる(Focal Loss)、ラベルの価値がクラス不均衡学習に影響を与えることに気付いた(YangとXu)、といった方法も提案されている。また、クラス不均衡学習を改善するためのラベルの価値を再考する。NeurIPS 2020では、まだラベルをエンコードする方法は変更されていない。 現在、ラベルをエンコードする最も一般的なテクニックは、一般的な状況でパフォーマンスが良いため、ワンホットエンコーディングである。 しかし、分類器は多数派と少数派のサンプルを等しく扱うので、不均衡なデータには適さない。 本稿では,不均衡分類のために特別に設計されたエンハンスエンコーディング手法を革新的に提案する。 エンコーディングの強化は、再重み付けとコスト感受性を組み合わせることで、ハードクラスとマイノリティークラスの違いを反映することができる。 検証サンプルの数と計算コストを削減するため,より小さな検証セットでよりよく動作する新しいソフトコンフュージョンマトリックスを混同行列に置き換える。 実験では,3種類の損失を伴うエンハンスメント符号化の評価を行った。 また,エンハンスエンコーディングは,不均衡データでトレーニングしたネットワークの性能を向上させるのに非常に有効であることを示した。 特に、マイノリティクラスのパフォーマンスはずっと良いです。

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